عناصر مشابهة
استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية في تحليل الانحدارالخطي المتعدد
| المصدر: | تنمية الرافدين |
|---|---|
| الناشر: |
جامعة الموصل - كلية الإدارة والاقتصاد
|
| المؤلف الرئيسي: | |
| مؤلفين آخرين: | |
| المجلد/العدد: | مج 32, ع 99 |
| محكمة: | نعم |
| الدولة: | العراق |
| التاريخ الميلادي: | 2010 |
| الصفحات: | 151 - 166 |
| ISSN: | 1609-591X |
| رقم MD: | 413214 |
| نوع المحتوى: | بحوث ومقالات |
| قواعد المعلومات: | EcoLink |
| مواضيع: | |
| رابط المحتوى: |
|
| المستخلص: | يعد تحليل الإنحدار أنموذجاً توقعياً إحصائياً، ويهتم بوصف وتقييم العلاقة بين متغير معطـى (يسمى المتغير التابع عادة) وواحد أو عدة متغيرات أخرى والتي تـسمى عـادة بـالمتغيرات التوضيحية. وتحليل الانحدار من الوسائل الإحصائية ذات التطبيقات الواسعة عند المهتمين في مختلف العلوم الاجتماعية والاقتصادية والصحية. ومن الأساليب الحديثة التي أخـذت اهتمامـاً واضحاً وخاصة في مجال علوم الحاسبات، حيث ظهر في الآونة الأخيـرة أسـلوب الـشبكات العصبية الاصطناعية Artificial Neural Networks. ويهدف هذا البحث إلى تحليـل الانحـدار المتعدد باستخدام الشبكات العصبية ومقارنته مع أسلوب تحليل الانحـدار المتـدرج Stepwise Regression. وتم التوصل إلى أن الشبكات العصبية ذات دقة أكثر من طريقة الانحدار الخطـي المتعدد في كشف المتغيرات ذات الفروقات غير المعنوية. The regression analysis is considered as an expectative and statistical model. It concerns with the description and standardization of the relationship between a given variable which is called (dependent variable) and other variables called independent variables. Regression analysis is one of the statistical methods that have wide applications to those concerning with many different societies, economic and health sciences. One of the modern methods that clearly concerned with the computer field which has appeared these \ days is Artificial Neural Networks. The aim of this research is the comparison between Neural Networks Method with multiple regressions using stepwise regression method. \ |
|---|
